@article{oai:mie-u.repo.nii.ac.jp:00008379,
 author = {宇田, 紀之 and Uda, Noriyuki and 浜, 森太郎 and Hama, Shintarou and 木村, 文隆 and 三宅, 康二 and Miyake, Yasuji},
 issue = {43},
 journal = {情報処理学会研究報告. 人文科学とコンピュータ研究会報告},
 month = {May},
 note = {application/pdf, 本研究は、芭蕉文学研究用データベースに収納された「奥の細道」の筆写本3部を研究対象にし、文字画像データに計算機による統計解析を適応して、筆写本の筆者認識を試みた。文字の特徴量抽出には64次元加重方向指数ヒストグラム法を用い、筆者を特徴づける個性字種の識別には、K次近傍織別則を用いた。実験の結果、 1)「を(遠)」において安定して見られる構造的特性、(2)「れ(禮)」、「な(奈)」における独自の文字変形パターンなど、従来、気づかれていなかった筆記特微を発見した。検出した個性字種について、芭蕉自筆文書の文字と照合したところ、「を」、「な」に類似の筆記特性のあることが確認された。文字画像データベースにおける筆者認識の問題設定、及び、統計解析の効果と問題点について報告する。, We have done a writer recognition experiment about three copybooks of "Oku no hosomichi(Travel reports of Touhoku Hokuriku are of Japan, inthe Edo periods)", applying the statistical analysis on the kana character pattern. The data of our experiment was stored on the database for the literature research about a hgaiku master, Matsuo Bashou. The weight direction code histogram method on 64 elements was used for feature extraction from character pattern. The distinct drawing individuality of writer was found on the following kana character "wo", "re", "na". Which was unknown among researchers of Basho. This paper discussed about the problem setting and the effectivity of statistical analysis on the writer recognition.},
 pages = {53--60},
 title = {かな文字特徴抽出による「奥の細道」筆写本の筆者認識支援},
 volume = {99},
 year = {1999}
}